在ReActor模型框架下实施可解释AI和透明度保证可以通过以下几种方式：
1. 数据追踪和记录：在ReActor模型中，可以添加数据追踪和记录的功能，记录模型输入和输出数据的变化过程以及模型内部的计算过程，以便分析和解释模型的决策过程。
2. 可解释性模型设计：在设计ReActor模型时，可以选择使用可解释性更强的模型结构，如决策树、逻辑回归等，以便更容易理解模型的决策过程和规则。
3. 解释性输出：在模型输出时，可以添加解释性的说明或标签，以便用户更容易理解模型的输出结果。例如，可以输出每个特征对最终预测结果的影响程度。
4. 透明度保证技术：可以使用透明度保证技术，如可解释性增强学习、对抗性训练等，来增强模型的透明度和可解释性，同时提高模型的鲁棒性和可信度。
通过以上方式，可以在ReActor模型框架下实施可解释AI和透明度保证，提高模型的可解释性和透明度，增强用户对模型的信任和理解。